1.课程引入2.安装指南3.核心框架Paddle Fluid编程入门4.如何准备数据
原创
2021-06-18 16:08:06
355阅读
1.课程引入2.安装指南3.核心框架Paddle Fluid编程入门4.如何准备数据
原创
2022-02-24 09:57:42
166阅读
摘要：专栏介绍：PaddleFluid是用来让用户像PyTorch和TensorflowEagerExecution一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。专栏介绍：PaddleFluid是用来让用户像PyTorch和TensorflowEagerExecution一样执行程序。在
转载
2018-07-05 14:57:33
1108阅读
视觉（vision）、自然语言处理（Nature Language Processing, NLP）、语音（Speech）是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块，用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlo
专栏介绍：PaddleFluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。本专栏将推出一系列技术文章，从框架的概念、使用上对比分析 TensorFlow 和 Paddle Fluid，为对
转载
2024-04-03 09:29:59
45阅读
原标题：使用PaddleFluid和TensorFlow训练序列标注模型专栏介绍：Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。本专栏将推出一系列技术文章，从框架的概念
转载
2024-08-24 11:42:03
20阅读
目录前言模型搭建加载已经存在的模型并进行训练参数模型：fluid.io.load_params()持久化变量模型：fluid.io.load_persistables()保存模型保存预测模型保存参数模型保存持久化变量模型全部代码以上代码效果预测 前言在之前PaddleFluid的实例分析中，一直是训练过后，进行预测就结束了，没有进行模型的保存。这篇文章就讲解了如何在训练过程中保存模型，用于之后进
转载
2024-04-09 08:45:24
303阅读
在图像领域，最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了如何在 PaddleFluid 和 TensorFlow 上训练图像分类任务。卷积网络本质上依然是一个前馈网络，在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具， 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列，在自然语言处理领域（Nature Language Processing，NLP）中，许多经
转载
2024-03-26 11:01:16
48阅读
深度学习框架如同智能时代的“发电机”，让人工智能技术更快速地普及到各行各业，推动融合创新，成为智能时代最重要的基础设施。PaddlePaddle作为目前国内唯一功能完备的深度学习框架，经过2018年的快速成长，初具模型领先、性能优越、易学易用的技术特色，以及工业场景下的领先优势。下面我们来盘点一下PaddlePaddle2018年的成长之路。一、核心发布1、PaddleFluid1.0发布——核心
原创
2019-01-28 21:57:44
453阅读
前四篇文章我们介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计原理基本使用概念，分别通过在两个平台上实现完全相同的模型完成图像分类，语言模型和序列标注三个任务，了解我们的使用经验如何在两个平台之间迁移，以此来了解非序列模型和序列模型在两个平台之上设计和使用的差异。到目前为止我们依然遗留了一个对在单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进
转载
2024-08-23 18:11:59
197阅读
